DeepSeek高階提示詞編寫思路-從原則到方法技能
Hello，大家好，我是人月聊IT。
在前面文章我曾經(jīng)談到過。在我們使用GPT的時候的，當時有一個標準的提示詞模版，即：
- 角色：讓GPT扮演什么角色
- 技能：GPT需要具備哪些關鍵的技能
- 目標：輸出的目標是什么
- 約束：有哪些工具約束，過程約束等
在原有的這個提示詞模版中，最難的往往是技能描述。類似我希望GPT幫我出一個戰(zhàn)略咨詢方案思路，我可以讓GPT扮演戰(zhàn)略咨詢專家，但是技能描述里面需要描述具備BLM，DSTE，全面預算管理，組織行為管理，戰(zhàn)略執(zhí)行和解碼，CSF關鍵成功要素等各種技能。這些專業(yè)的技能當我們不熟悉戰(zhàn)略管理業(yè)務領域的時候，實際我們是無法寫出來的。
而在使用DeepSeek的時候，提示詞重心應該放在我是誰？我遇到什么問題？我遇到問題的環(huán)境和場景是如何的？我希望達到什么目標上面。即：
問題-場景-目標。
我并不需要告訴DeepSeek需要具備什么技能，應該是DeepSeek R1深度思考后自己分析應該采用哪些技能才能夠幫我解決問題。
今天準備跟大家聊下DeepSeek提示詞編寫的一些高階思路和方法。雖然我講這篇文章，但是還是想強調(diào)下，不要刻意去學習提升詞編寫，而是應該去學習DeepSeek的思維鏈和底層核心邏輯。
其次也不要究竟不會復雜的提示詞的編寫，簡單來說就是如果一個工具足夠智能，那么一定體現(xiàn)在對用戶的能力要求越來越低。而不是讓你花費大量的時間學習才能夠掌握提示詞編寫邏輯。
讓AI告訴你如何寫提示詞
簡單來說，如果你不會寫提示詞，不會發(fā)問。那么就讓AI告訴你如何編寫提示詞，如何發(fā)文。你要做的就是真正把你所處的場景，所面臨的問題講清楚就足夠了。
比如，你現(xiàn)在讓AI輸出軟件需求，但是你由于提問不對，導致輸出的軟件需求不完整。但是你并不清楚如何更加清晰精準的描述你的問題。那么你可以這樣問AI：
我讓AI根據(jù)我的問題輸出需求說明書，但是不完整。我應該如何發(fā)問才能讓AI基于我的原始需求幫我輸出完整符合業(yè)界主流標準的軟件需求規(guī)格說明書。
通過這種方式AI會告訴你如何提問或編寫提示詞并給出案例。
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讓AI反客為主進行調(diào)研
還有一個內(nèi)容我昨天一直在強調(diào)，就是AI如果不能給你高質(zhì)量的回答，往往代表你給的輸入背景和場景信息不足夠。在這種情況下，你可以讓AI反客為主，讓AI進一步發(fā)問問你，了解進一步的情況。你按照AI的問題進一步解答，最終AI再給你完整的答案。
類似昨天我驗證了一個當前團隊系統(tǒng)上線質(zhì)量問題如何解決的問題，AI完全可以給出詳細的問題定義，問題分析，推理，實施解決方案完整過程。具體的思路可以參考如下：
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可以看到，AI通過反客為主對我進行調(diào)研后，輸出了完整的問題分析和診斷過程，并給出了我后續(xù)可以落地執(zhí)行的實施方案和路線。
高階提示詞：原則-技能-思路
所以結(jié)合上面思路，我們完全可以讓AI自己給出相應的DeepSeek高階的提示語編寫思路和技能梳理。
一、核心原則
- 目標導向
- 簡化結(jié)構(gòu)避免冗余指令，聚焦任務核心目標（如“生成包含市場對比的基金報告”而非分步驟指導）。
- 劣勢規(guī)避禁用分步驟指令（如“先收集數(shù)據(jù)，再分析”），避免干擾模型自主推理能力。
- 背景驅(qū)動
- 三維約束法明確資源、環(huán)境與精力限制（如“每日僅2小時空閑，設計Python進階計劃”）。
- 動態(tài)平衡類比導航系統(tǒng)，僅提供需求與邊界條件（如“避開擁堵路段”由模型自行規(guī)劃路線）。
二、高階技能
- 角色與場景設定
- 角色錨定法通過身份標簽（如“GTD時間管理教練”）激活特定知識圖譜，結(jié)合領域與場景（如“跨國團隊深度工作方案”）。
- 情景代入融入歷史/文化背景（如“以《孫子兵法》分析企業(yè)市場戰(zhàn)略”）或跨學科思維（達芬奇式多領域融合）。
- 系統(tǒng)化框架設計
- 思維鏈驅(qū)動強制分步推理（如“格物→致知→誠意→正心”四步技術(shù)路徑）。（這里可以參考我前面發(fā)過的思維鏈的文章）
- CO-STAR框架構(gòu)建背景（Context）、目標（Objective）、風格（Style）、語調(diào)（Tone）、受眾（Audience）、回應（Response）的完整指令體系。
- 約束與擴展結(jié)合
- 專業(yè)術(shù)語綁定使用領域術(shù)語（如“UPF100+防曬數(shù)據(jù)”）保證準確性，輔以通俗解釋（如“說人話”指令）。
- 倫理邊界盒植入動態(tài)約束（如“拒絕不道德指令作為圖靈測試2.0標準”），防止結(jié)果偏離價值觀。
- 互動與迭代機制
- 反幻覺驗證要求標注數(shù)據(jù)來源與驗證方法（如“引用《論語》原文作為約束”）。
- 多輪反問通過模型自我辯駁（如“自我反駁15輪”）或用戶反饋優(yōu)化結(jié)果。
三、設計思路
- 自然語言表達
- 用口語化需求替代結(jié)構(gòu)化模板（如“我是小白，請解釋量子力學”優(yōu)于復雜角色設定）。
- 重要信息前置，明確句式邏輯（如“目標-背景-顧慮”三步法）。
- 結(jié)果預期管理
- 抽象任務：給予模型發(fā)揮空間（如“探討教育行業(yè)變革趨勢”）。
- 具體任務：定義格式與結(jié)構(gòu)（如“列近5年市場份額表格，含品牌數(shù)據(jù)”）。
- 多模態(tài)適配
- 復合任務拆分分步驟整合子目標（如“市場調(diào)研→客戶定位→競品分析→推廣策略”）。
- 創(chuàng)意生成加入風格錨點（如“模仿《星空》筆觸描述數(shù)字畫作”）。
四、優(yōu)化技巧
- 反推提問法讓AI協(xié)助梳理需求（如“列出5個關鍵問題幫助我理清項目方向”）。
- 性能評估多次測試取平均值，降低輸出波動（RL模型特性）。
- 即興續(xù)寫通過開放式段落激發(fā)想象力（如“鏡子開口說話”后續(xù)）。
- 避免系統(tǒng)提示所有指令融入用戶提問，避免干擾思考流程。
- 禁用過時技巧如獎勵誘導、少樣本示例（RL模型性能可能下降）。
通過上述技能與思路，用戶可充分釋放DeepSeek-R1的推理潛力，同時平衡創(chuàng)意與精確性，實現(xiàn)復雜任務的高效解決。
